GitHub Copilot: Nedir, Nasıl Çalışır ve Nasıl Kullanılır?

Yayınlanan: 2024-04-25

Üretken yapay zeka, yaratıcı işbirliğinin çehresini değiştiriyor ve kodlama asistanları en heyecan verici yeni uygulamalardan bazıları. Bu yardımcılar kodunuzu anlayabilir, tamamlama önerilerinde bulunabilir, işlevlerin tamamını oluşturabilir ve alternatif yaklaşımlar önerebilir. İşte önde gelen AI kodlama yardımcılarından biri olan GitHub Copilot'a genel bir bakış.

İçindekiler

  • GitHub Copilot nedir?
  • GitHub Copilot nasıl çalışır?
  • GitHub Copilot'u kim yarattı?
  • GitHub Copilot ücretsiz mi?
  • GitHub Copilot Nasıl Kullanılır?
  • Verimliliği en üst düzeye çıkarmak için ipuçları
  • GitHub Copilot'u kullanmanın artıları
  • GitHub Copilot kullanmanın eksileri
  • Çözüm

GitHub Copilot nedir?

GitHub Copilot, AI çifti programcısı olarak da bilinen bir AI kodlama asistanıdır. Bunu kullanmanın iki temel yolu vardır: Kod yazmaya başlayabilir ve GitHub Copilot'un bunu tamamlamasını sağlayabilirsiniz veya doğal dili kullanarak kodun ne yapmasını istediğinizi açıklayabilirsiniz; yapay zeka sizin için bir kod parçacığı oluşturacaktır.

GitHub Copilot, JavaScript, TypeScript, Python ve Ruby dahil olmak üzere genel depolarda görünen tüm dillerde kod yazabilir.

GitHub Copilot'u entegre geliştirme ortamınızda (IDE) ve komut satırında kullanabilirsiniz. Kurumsal düzeyde bir hesabınız varsa bu hesaba GitHub.com üzerinden de erişebilirsiniz.

GitHub Copilot nasıl çalışır?

Otomatik kod tamamlama araçları bir süredir piyasada. GitHub Copilot daha da ileri gidiyor çünkü tüm satırları ve işlevleri yazabiliyor ve sorularınızı yanıtlayabiliyor. Platformun arkasındaki mekanizmalara genel bir bakışı burada bulabilirsiniz.

Üretken yapay zeka ve büyük dil modellerini (LLM'ler) anlama

GitHub Copilot geniş bir dil modeli (LLM) üzerine kurulmuştur. LLM'ler büyük miktarda bilgiyi analiz edip işleyebilir ve kod, metin veya görseller gibi yeni içerikler oluşturabilir.

Copilot'un ilk aşamalarında GitHub, OpenAI tarafından yapılan bir LLM olan GPT-3 ile deneyler yaptı. GPT modellerinin yüksek düzeyde nasıl çalıştığına bakalım.

İlk olarak geliştiriciler modele büyük miktarda metin giriyor. Metin web sayfaları, kitaplar, film diyalogları veya forum tartışmaları olabilir. GitHub Copilot örneğinde, modeller milyarlarca satırlık açık kaynak kodla beslendi.

GPT modelleri, kelimeler ile dilin yapısı arasındaki kalıpları tanımlamak için bu verileri işler. Yeni bir kelimenin anlamını bulmak için bağlam ipuçlarını nasıl kullandığımıza benzer şekilde, içeriğin anlamını anlamak için bağlamı kullanırlar.

Model, bağlam ipuçlarını ve dil kalıplarını içeren haritasını geliştirdiğinde, bir sonraki adımda ne olması gerektiği konusunda bilinçli tahminler yapabilir. Yani GitHub Copilot'ta kod yazmaya başladığınızda öğrendiği verilere göre kodunuzun bir sonraki bölümünü tahmin eder. Bir soru sorduğunuzda veya sıfırdan yeni bir kod talep ettiğinizde, yanıtı son derece bilinçli bir tahmin gibidir. Her kelimeyi veya kod parçasını tek tek tahmin eder. Temel bir örnek olarak, GitHub Copilot bir geliştiricinin 'if __name__' yazdığını gördüğünde, '__main__' satırının geri kalanını doğru bir şekilde tahmin edebilir.

İlk eğitimin ardından model, insan geri bildirimleriyle ince ayara tabi tutulur. İnsanlar yanıtlarını gözden geçirir ve bunları doğruluk, uygunluk ve etik faktörler (önyargılar ve saldırganlık gibi) açısından derecelendirir. Zamanla model, insanların hangi tepkileri tercih ettiğini öğrenir.

GitHub Copilot'un arkasındaki modellerin gelişimi

2021'de GitHub ve OpenAI, GPT-3'ün kodlamaya özgü bir dalı olan Codex'i yayınladı. GitHub, bu modeli daha alakalı ve arzu edilen yanıtlar sağlayacak şekilde geliştirdi ve eğitti. 2023 yılında GitHub, Copilot için daha akıllı, daha verimli bir model kullandığını duyurmuştu ancak adı veya eğitimi hakkında ayrıntılı bilgi vermemişti.

GitHub Copilot'u kullanmak için birincil arayüzler

GitHub Copilot, tüm kullanıcılar için iki ana arayüz sunar: CLI'de Copilot Chat ve Copilot.

Copilot Chat IDE'nizin içinde çalışır. Şu anda Visual Studio Code, Visual Studio ve JetBrains IDE paketini desteklemektedir. Düzenleyiciden ayrılmadan bir kod parçasını vurgulayabilir ve bununla ilgili bir bilgi istemi yazabilirsiniz. Ayrıca bir fonksiyonun veya kod satırının başlangıcını da yazabilirsiniz; Copilot geri kalanını sizin için önerecektir. Copilot Chat ayrıca kod parçacıklarını açıklayabilir, hata düzeltmeleri önerebilir, programlama kavramlarını açıklayabilir ve test senaryoları yazabilir.

CLI'deki Copilot, terminal içinde bir sohbet arayüzü sağlar. Bu eklenti, komut satırı hakkında bir açıklama veya öneride bulunmak gibi sorular sormanıza veya istemleri yürütmenize olanak tanır.

Grammarly ile daha akıllıca çalışın
Yapacak işi olan herkesin yapay zeka yazma ortağı

GitHub Copilot'u kim yarattı?

GitHub Copilot, GitHub, Microsoft ve OpenAI (ChatGPT ve DALL-E'yi üreten şirket) arasındaki işbirliğinin sonucudur.

GitHub Copilot ilk olarak Ekim 2021'de sınırlı bir teknik önizleme olarak yayınlandı. Haziran 2022'de abonelik aracılığıyla tüm geliştiricilerin kullanımına geniş çapta sunuldu.

GitHub Copilot'un kullanımı ücretsiz mi?

GitHub Copilot üç ücretli katmanda sunulmaktadır:

  • Kişisel kullanıcılar için Copilot Bireysel
  • Kuruluşlar için Yardımcı Pilot İşi
  • Tek hesap altında birden fazla kuruluşa sahip olmanızı sağlayan GitHub Enterprise Cloud'u kullanan şirketler için Copilot Enterprise

Yıllık abonelik de sunan Copilot Bireysel hariç, tüm abonelikler kullanıcı başına aylık olarak fiyatlandırılır. Tüm katmanlar Copilot Chat, GitHub CLI ve kod düzenleyicinize bağlanma olanağı sunar. Kişisel ve iş katmanları arasındaki bazı temel farklar, denetim günlüklerine erişim ve artırılmış politika kontrolleridir.

Ödemeyi taahhüt etmeden önce GitHub Copilot'u denemek isterseniz tüm kullanıcılar için tek seferlik 30 günlük deneme süresi vardır.

Öğretmenler, öğrenciler ve popüler açık kaynaklı projelerin bakımcıları GitHub Copilot'u ücretsiz kullanabilir.

GitHub Copilot'u kullanmaya yönelik ipuçları ve püf noktaları

GitHub Copilot, doğal dili anlama ve ihtiyaçlarınızı tahmin etme konusunda etkileyicidir. Ancak sürekli olarak yüksek kaliteli, alakalı sonuçlar elde etmek için yine de bazı ipuçlarını ve püf noktalarını bilmeniz gerekir. İstediğiniz yanıtları alma şansınızı artıran en iyi uygulamalardan bazılarını gözden geçirelim.

Ayrıntılı istemler yazın

Etkili yanıtlar oluşturmak için GitHub Copilot'un ayrıntılı ve kesin istemlere ihtiyacı vardır. Bunu yapmak için istemlerinize doğru bilgileri eklemeniz gerekir. Örneğin bir ev çizmek için kod yazmak istiyorsanız evin rengini, kat sayısını, hangi açıdan görmek istediğinizi detaylandırmanız gerekir.

Örnekler sağlayın

GitHub Copilot'a kod örnekleri sağlarsanız istediğiniz sonucu alma olasılığınız artar. Bu, ne düşündüğünüzü açıklamak zorunda kalmadan isteminize bağlam eklemenin basit bir yoludur. Bir örnekle, yanlış yorumlamaya daha az yer var.

Tutarlı adlandırma kurallarını koruyun

GitHub Copilot'un bağlamı anlamasına yardımcı olmak için her değişkenin veya işlevin amacına ilişkin belirli adlar kullanın. Bu uygulama aynı zamanda GitHub Copilot çıktısının düzenli tutulmasına da yardımcı olur çünkü kodunuzda kullandığınız adlandırma kurallarını kopyalar.

İşleri basit adımlara ayırın

GitHub Copilot, daha kısa kod parçacıkları yazarken en iyi sonucu verir. En iyi sonuçları elde etmek için görevlerinizi basit adımlara ayırın. Örneğin bir fonksiyon yazmak istiyorsanız GitHub'ın izlemesi gereken her adımı net bir şekilde açıklayın. Her adım için kod pasajını tek tek oluşturmasına izin verin.

GitHub Copilot'un yanıtlarını inceleyin

GitHub Copilot kullanılabilir kod oluşturma konusunda uzman olsa da yine de insan gözetimine ihtiyaç duyuyor. Doğru olduğundan, kodlamayla ilgili en iyi uygulamaları karşıladığından, politikalarınıza uygun olduğundan ve güvenlik açıkları içermediğinden emin olmak için her yanıtı bir kez daha kontrol edin.

İlgili sekmeleri açın

Projenizle ilgili birkaç sekmeyi daha açık tutarak daha verimli çalışabilir ve daha iyi yanıt alma olasılığınızı artırabilirsiniz. GitHub Copilot, istekleriniz hakkında daha fazla bağlam elde etmek için komşu sekmeler adı verilen bir teknik kullanır. Eşleşen kod parçalarını bulmak ve bunları yanıtlarına dahil etmek için IDE'nizde açık olan diğer sekmeleri tarar.

GitHub Copilot ile geliştirme verimliliğini en üst düzeye çıkarmanın yolları

GitHub Copilot, yeni kod oluşturmaktan belge yazmaya kadar süreçlerinizi birçok yönden kolaylaştırabilir. İşte bu AI çifti programcısı için en popüler uygulamalardan bazıları.

Yeni kod oluştur

GitHub Copilot sıfırdan kod oluşturabilir. Hedefinizin ayrıntılı bir açıklamasını yazarak yeni işlevler, sınıflar ve diğer kod yapıları oluşturabilirsiniz. GitHub Copilot ile sıfırdan yazmak, standart metinler ve temel kod taslağı hazırlamak için en iyisidir.

Kod önerileri ve otomatik tamamlama

Siz kod yazarken GitHub Copilot, düzenlediğiniz dosyanın bağlamına göre önerilerde bulunabilir. Bazen, beğendiğinizi bulmak için geçiş yapabileceğiniz birden fazla öneri sunar. Ayrıca birden fazla önerideki kodu birleştirebilirsiniz. GitHub Copilot'un oluşturduğu ilk öneri grubunu beğenmezseniz daha fazlasını isteyebilirsiniz.

Verimli hata ayıklama ve hata düzeltme

GitHub Copilot'tan kod hatalarını düzeltmek için stratejiler ve çözümler önermesini isteyebilirsiniz. IDE'nizde, Copilot Chat'teki hatayı açıklayın ve çözüm isteyin. CLI kullanıyorsanız potansiyel düzeltmeler oluşturmak için /fix komutunu kullanabilirsiniz. GitHub Copilot olası çözümler üretmek için hata kodunu, çevreleyen kodu ve kodun söz dizimini dikkate alır.

Ayrıca, komut terminalinde bir komut çalışmazsa GitHub Copilot, kodun başarısız olmasının olası nedenlerini önerecek ve potansiyel çözümler sunacaktır.

Test senaryosu yazımının otomatikleştirilmesi

Kodunuzun planlandığı gibi çalışacağını doğrulamak istediğinizde GitHub Copilot, birim test senaryoları yazmanıza yardımcı olabilir. Bir kod bloğu seçip GitHub Copilot'tan bir birim testi oluşturmasını veya neyi test etmek istediğinizi açıklamasını isteyebilirsiniz.

Etkileşimli kod tartışmaları

Kodlama zorluklarıyla ilgili sorular sormak ve rehberlik almak için doğal dili kullanarak GitHub Copilot ile etkileşime girebilirsiniz. Forumlarda arama yapmak veya belgeleri incelemek yerine, kodlama sorularınızın yanıtlarını doğrudan editörünüzün içinden alabilirsiniz.

GitHub Copilot'a aşağıdakileri sormayı deneyin:

  • Belirli bir kodlama dilinde yeni bir proje nasıl kurulur?
  • Çeşitli yazılım mimarilerinin artıları ve eksileri
  • Bir kod parçacığının ne işe yaradığını açıklayın
  • Belirli bir dille ilişkili sözdizimi kurallarını sağlayın
  • Kodun neden beklendiği gibi performans göstermediği gibi bir kodlama sorununu konuşun

Belgelendirmeyi kolaylaştırma

GitHub Copilot, kodunuz için belgeler yazabilir. Belgelerinizi yazmaya başladığınızda sizin için otomatik olarak tamamlanacaktır. Kodlama otomatik tamamlamalarında olduğu gibi, kodunuza uygun olanı bulmak için öneriler arasında geçiş yapabilirsiniz. Daha sonra doğru metni seçip düzenlemeler yaparak belgelerin eksiksiz ve doğru olmasını sağlayabilirsiniz. Ayrıca Testler, Kullanım ve Katkıda Bulunanlar için Yönergeler gibi alt bölümleri de önerebilir.

Kod optimizasyonu ve yeniden düzenleme

Kodunuzu daha verimli, okunabilir veya bakımı kolay hale getirmek için GitHub Copilot'u kullanabilirsiniz. Bir kod bloğunu vurgulayın ve onu optimize etmesini isteyin. Bu özellik sayesinde GitHub Copilot, kod bloklarını yeniden düzenlemek, değişkenleri yeniden adlandırmak ve kodu daha kısa hale getirmek gibi işlemleri kolaylaştırmanıza yardımcı olabilir.

GitHub Copilot'u kullanmanın artıları

GitHub Copilot'u kullanmak daha verimli çalışmanıza yardımcı olur ve kodlama eğitimi araç setinizin bir parçası olabilir. Ayrıca GitHub'un devasa topluluğuyla içgörülerinizi paylaşmanın avantajlarından da yararlanabilirsiniz.

GitHub Copilot'u kullanmanın artılarına daha yakından bakalım.

Kolaylaştırılmış kodlama verimliliği

Üretken yapay zeka, geliştiricilere büyük bir üretkenlik artışı sağlar. Bir çalışmaya göre, yapay zeka çifti programcıları kod oluşturma süresini %35-45 oranında azaltabiliyor. GitHub Copilot, manuel, tekrarlanan görevleri otomatikleştirerek kodlama süreçlerini hızlandırır. Bu, daha karmaşık kodlama etkinliklerine daha fazla zaman ayırmanıza olanak tanır.

İşte size zaman kazandırabilecek yollardan bazıları:

  • Tekrarlanan kod parçacıklarını yazma veya belirli söz dizimini arama ihtiyacını azaltır
  • Dokümantasyonu otomatikleştirir
  • Editörden ayrılmanıza gerek kalmadan kodlama sorularına yanıtlar sunar
  • İşlevleri, sınıfları ayarlama veya hata işleme gibi genel görevler için standart kod yazar
  • Güncelliğini yitirmiş, verimsiz kodları aramak ve onu iyileştirmenin yollarını bulmak için harcanan zamandan tasarruf sağlar
  • Projenize başlamanıza yardımcı olacak kod önerileri sağlar

Sürekli öğrenme için eğitim kaynakları

GitHub Copilot, yeni yetişen ve deneyimli programcıların becerilerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. Diğer kodlama eğitimi kaynaklarıyla birlikte kullanıldığında temelleri öğrenmenize yardımcı olabilir.

İşte nasıl:

  • Araştırma kodlama kavramları ve terminolojisi
  • Kodu iyileştirmenin yolları hakkında öneriler alın
  • Kodlamanın en iyi uygulamalarının kullanımını teşvik edin
  • Bu uygulamaların arkasında yatan kalıpları tanımanıza yardımcı olacak doğru sözdizimini ve dosya yapısını öğrenin
  • Kodlama sorunlarını çözmeye yönelik birden fazla yaklaşımı keşfedin
  • Ne anlama geldiklerini veya neden orada olduklarını daha iyi anlamak için kod parçacıklarıyla ilgili sorular sorun

Topluluk katılımı

Üretken yapay zeka platformlarının başarılı bir şekilde kullanılması için deney ve keşif çok önemlidir. GitHub'un geniş, aktif ve küresel bir topluluğu olduğundan, ortak noktalarınızın olduğu Copilot kullanıcıları bulmanız muhtemeldir. Topluluk, kullanıcıların birbirlerinden öğrenmesine, ipuçlarını paylaşmasına ve en son güncellemeleri tartışmasına olanak tanır. Forumlarda, sosyal medyada, podcast'lerde ve YouTube'da yararlı ve alakalı bilgiler bulacaksınız.

Geniş bir kullanıcı tabanına sahip olmak GitHub Copilot'un geliştirilmesine de katkıda bulunur. Kullanıcılar geri bildirim sağlar, modelin eğitilmesine yardımcı olur, yenilikçi kullanım senaryoları oluşturur ve GitHub Copilot'u diğer eklentiler ve uzantılarla birleştirmenin yeni yollarını bulur.

GitHub Copilot kullanmanın eksileri

Her teknoloji gibi GitHub Copilot'un da potansiyel dezavantajları vardır. Yanlış olabilir veya programlama dilinize bağlı olarak tutarsız sonuçlar üretebilir. Eğitimi ve tepkileriyle ilgili etik kaygılar da var.

GitHub Copilot'u kullanırken bu potansiyel tehlikeleri aklınızda bulundurun.

Yanlış veya sorunlu yanıtlar

GitHub Copilot kamuya açık kod üzerinde eğitildiğinden, bilgi tabanındaki bazı kusurları yansıtıyor olabilir. Örneğin yanıtları hatalar içerebilir, güncel olmayan API'lere referans verebilir veya güvenlik açıkları içerebilir. Ayrıca özel kodun (API anahtarları gibi) sızdırılmasına da neden olabilir.

Ayrıca üretken yapay zeka her zaman saldırgan veya önyargılı tepkiler üretme riski taşır. GitHub saldırgan istemlere ve yanıtlara karşı korumalar uygulamış olsa da bunlar kusursuz değildir.

Sonuçta kodun doğruluğu, etkililiği ve güvenliği açısından incelenmesi sizin sorumluluğunuzdadır. GitHub, kodu değerlendirmenize yardımcı olacak GitHub Eylemleri, Dependabot, CodeQL ve kod tarama gibi çeşitli özellikler sunar.

Programlama dili yeterliliği

GitHub Copilot, halka açık tüm programlama dillerinde teknik olarak uzmandır. Ancak bazılarının yanıtlarının kalitesi diğerlerinden daha iyidir.

Github'a göre en yetenekli olduğu diller şunlardır:

  • Piton
  • JavaScript
  • TypeScript
  • Yakut
  • Gitmek
  • C#
  • C++

Bu diller genel depolarda en popüler diller olma eğiliminde olduğundan GitHub Copilot onlarla en iyi performansı gösterir. Herkese açık forumlarda yaygın olarak tartışılmayan bir dil kullanırsanız, yanlışlıklarla karşılaşma ve daha az yanıt alma olasılığınız artar.

Etik kaygılar

Tüm yapay zekalarda olduğu gibi GitHub Copilot'un genel kod kullanımı ve çıktısının telif hakkına sahip olma yeteneği konusunda etik kaygılar var. GitHub Copilot'un geliştiricileri, kamuya açık verilerin eğitim için kullanılmasının adil kullanımın koruması altına girdiğini söylüyor.

Kötüleyenler, GitHub'un eğitim verilerinin aslında copyleft veya ücretsiz ve açık kaynaklı yazılım (FOSS) lisansları kapsamında olduğunu ve bu lisansların atıf için belirli yönergeleri izlemenizi gerektirdiğini söylüyor. Copyleft lisanslarıyla yazarlar, çalışmalarının nasıl kullanılacağını belirleyebilirler. Bazı uzmanlar GitHub'un bu ilkeleri ihlal ettiğini söylüyor. Diğerleri GitHub Copilot'un yasa dışı bir şey yapmadığını söylüyor ancak yapay zeka ve onun açık kaynak verileri kullanımı hakkında daha geniş bir konuşma yapmamız gerekiyor.

Sonuçta düzenleyiciler ve mahkemeler karar verecek. Bu GitHub Copilot'u kullanmaktan kaçınmanız için bir neden değil, ancak dikkat edilmesi gereken bir şey. GitHub Copilot'u ticari projeler için yoğun olarak kullanıyorsanız, yasal risklere maruz kalma durumunuzu bir uzmanla tartışmak isteyebilirsiniz.

GitHub Copilot ve diğer yapay zeka kodlama asistanlarını sırada ne bekliyor?

GitHub Copilot daha hızlı kod yazmanıza, programlamayla ilgili en iyi uygulamaların kullanımını teşvik etmenize ve kodlama bilginizi genişletmenize yardımcı olabilir. Bir sonraki kod satırını önermekten test senaryoları yazmaya kadar geniş kapsamlı yetenekleri, kodlamanın daha manuel ve sıkıcı yönlerinin çoğunu kolaylaştırır. Yeni geliştiricilerden deneyimli geliştiricilere kadar herkes GitHub Copilot'un yeteneklerinden yararlanabilir ve geniş kullanıcı topluluğundan bilgi alabilir.

Yine de insan bilgisinin yerini tutamaz. Doğru ve güvenli olduklarından emin olmak için yanıtlarını incelemelisiniz. Ayrıca sonuçları farklılık gösterebileceğinden, bazı programlama dilleri için diğerlerine göre kullanmayı tercih edebilirsiniz.

Peki GitHub Copilot ve diğer üretken yapay zeka platformları için sırada ne var? Üretken yapay zeka ışık hızıyla ilerliyor ve en son araçlar, uygulamalar ve düzenlemeler konusunda güncel kalmak geleceğe hazırlanmanın en iyi yoludur.